Einführung in Datasets
Diese Seite bietet einen Überblick über Datasets in BigQuery.
Datasets
Datasets sind Bestandteil eines Projekts. Datasets sind Container auf oberster Ebene, mit denen Sie den Zugriff auf Tabellen und Ansichten organisieren und steuern können. Die Tabellen und Ansichten müssen Teil eines Datasets sein. Um Daten in BigQuery laden zu können, ist daher mindestens ein Dataset erforderlich.
Verwenden Sie das Format projectname.datasetname, um einen Dataset-Namen bei Verwendung von GoogleSQL vollständig zu qualifizieren, oder das Format projectname:datasetname, um einen Dataset-Namen bei Verwendung des bq-Befehlszeilentools vollständig zu qualifizieren.
Standort
Sie geben einen Standort zum Speichern Ihrer BigQuery-Daten an, wenn Sie ein Dataset erstellen. Eine Liste der BigQuery-Dataset-Standorte finden Sie unter BigQuery-Standorte. Nachdem Sie das Dataset erstellt haben, kann der Standort nicht mehr geändert werden.Sie können aber Datasets an andere Standorte kopieren oder es manuell verschieben, d. h. an einem anderen Standort neu erstellen.
BigQuery verarbeitet Abfragen am selben Standort wie das Dataset, das die Tabellen enthält, die Sie abfragen. BigQuery speichert Ihre Daten am ausgewählten Standortin Übereinstimmung mit den dienstspezifischen Nutzungsbedingungen.
Datenaufbewahrung
Datasets verwenden Zeitreise in Verbindung mit dem Ausfallsicherheitszeitraum, um gelöschte und geänderte Daten für kurze Zeit aufzubewahren, falls Sie sie wiederherstellen müssen. Weitere Informationen finden Sie unter Datenaufbewahrung mit Zeitreisen und Ausfallsicherheit.
Speicherabrechnungsmodelle
Die BigQuery-Datenspeicherung kann entweder in logischen oder physischen (komprimierten) Byte oder in einer Kombination aus beidem in Rechnung gestellt werden. Das von Ihnen ausgewählte Speicherabrechnungsmodell bestimmt Ihre Speicherpreise. Das von Ihnen ausgewählte Speicherabrechnungsmodell wirkt sich nicht auf die BigQuery-Leistung aus. Unabhängig vom ausgewählten Abrechnungsmodell werden Ihre Daten als physische Byte gespeichert.
Sie legen das Speicherabrechnungsmodell auf Dataset-Ebene fest. Wenn Sie beim Erstellen eines Datasets kein Speicherabrechnungsmodell angeben, wird standardmäßig die logische Speicherabrechnung verwendet. Sie können jedoch das Speicherabrechnungsmodell eines Datasets nach dem Erstellen ändern. Nachdem Sie das Speicherabrechnungsmodell eines Datasets geändert haben, müssen Sie 14 Tage warten, bevor Sie das Speicherabrechnungsmodell wieder ändern können.
Wenn Sie das Abrechnungsmodell eines Datasets ändern, dauert es 24 Stunden, bis die Änderung wirksam wird. Alle Tabellen oder Tabellenpartitionen im Langzeitspeicher werden nicht auf den aktiven Speicher zurückgesetzt, wenn Sie das Abrechnungsmodell eines Datasets ändern. Die Abfrageleistung und die Abfragelatenz werden durch eine Änderung des Abrechnungsmodells eines Datasets nicht beeinflusst.
Datasets verwenden Zeitreisen und Fail-Safe-Speicher für die Datenaufbewahrung. Zeitreisen und Fail-Safe-Speicher werden bei Verwendung der physischen Speicherabrechnung separat zu aktiven Speicherpreisen in Rechnung gestellt. Sie sind jedoch im Basispreis enthalten, der Ihnen in Rechnung gestellt wird, wenn Sie die logische Speicherabrechnung verwenden. Sie können das Zeitreisefenster für ein Dataset ändern, um die Kosten für physische Speicher mit der Datenaufbewahrung auszugleichen. Sie können das Fail-Safe-Fenster nicht ändern. Weitere Informationen zur Aufbewahrung von Dataset-Daten finden Sie unter Datenaufbewahrung mit Zeitreisen und Ausfallsicherheit. Weitere Informationen zur Prognose Ihrer Speicherkosten finden Sie unter Speicherabrechnung prognostizieren.
Sie können ein Dataset nicht für die physische Speicherabrechnung registrieren, wenn Ihre Organisation Legacy-Slot-Zusicherungen zum Pauschalpreis hat, die sich in derselben Region wie das Dataset befinden. Dies gilt nicht für Zusicherungen, die mit einer BigQuery-Version erworben wurden.
Externe Datasets
Neben BigQuery-Datasets können Sie auch externe Datasets erstellen, die Verknüpfungen zu externen Datenquellen sind:
Externe Datensätze werden auch als föderierte Datensätze bezeichnet und beide Begriffe werden synonym verwendet.
Nach dem Erstellen enthalten externe Datasets Tabellen aus einer referenzierten externen Datenquelle. Daten aus diesen Tabellen werden nicht in BigQuery kopiert, sondern bei jeder Verwendung abgefragt. Weitere Informationen finden Sie unter Föderierte Abfragen in Spanner.
Beschränkungen
BigQuery-Datasets unterliegen den folgenden Einschränkungen:
- Der Dataset-Speicherort kann nur zum Zeitpunkt der Erstellung festgelegt werden. Nachdem ein Dataset erstellt wurde, kann sein Standort nicht mehr geändert werden.
- Alle in einer Abfrage referenzierten Tabellen müssen in Datasets an demselben Standort gespeichert werden.
Externe Datasets unterstützen keine Ablaufzeit für Tabellen, Repliken, Zeitreisen, Standardsortierung, Standardabrundungsmodus oder die Option zum Aktivieren oder Deaktivieren der Unterscheidung zwischen Groß- und Kleinschreibung bei Tabellennamen.
Wenn Sie eine Tabelle kopieren, müssen sich die Datasets mit der Quell- und Zieltabelle am selben Speicherort befinden.
Datasetnamen müssen für jedes Projekt eindeutig sein.
Wenn Sie das Speicherabrechnungsmodell eines Datasets geändert haben, müssen Sie 14 Tage warten, bevor Sie das Speicherabrechnungsmodell wieder ändern können.
Sie können ein Dataset nicht für die physische Speicherabrechnung registrieren, wenn sich Legacy-Slot-Zusicherungen zum Pauschalpreis in derselben Region wie das Dataset befinden.
Kontingente
Weitere Informationen zu allen Kontingenten und Beschränkungen finden Sie unter Kontingente und Beschränkungen.
Preise
Das Erstellen, Aktualisieren oder Löschen eines Datasets wird Ihnen nicht in Rechnung gestellt.
Weitere Informationen zu den Preisen von BigQuery finden Sie unter Preise.
Sicherheit
Informationen zum Steuern des Zugriffs auf Datasets in BigQuery finden Sie unter Zugriff auf Datasets steuern. Informationen zur Datenverschlüsselung finden Sie unter Verschlüsselung inaktiver Daten.